建筑会议的高级材料 - 椅子:Eva Lantsoght教授和Francisco Jativa教授 - 谈话#1-施工的高级材料 - eva Lantsoght-施工的高级混凝土材料:从混音到桥梁2-谈话#2 - 施工的高级材料 - 弗朗西斯科·贾蒂瓦(Francisco Jativa) - 弗朗西斯科·贾蒂瓦(Francisco Jativa) - 弗朗西斯科(Francisco jativa) - 与Recrete thestrect
电子参考JoãoCamargo,“ Chertkovskaya,Ekaterina;鲍尔森,亚历山大;巴萨(Stefania)(编辑)(2019年),迈向政治经济学”,e-cadernos ces [在线],34 | 2020年,自2021年7月9日以来在线,连接于2021年10月23日。url:http://journals.openedition.org/eces/6044; doi:https://doi.org/ 10.4000/eces.6044
艾纳尔迪·亚历山德罗·阿莱鲁佐·吉安卢卡·巴尔卡·埃马努埃莱·博纳·达维德·西斯泰尼诺·路易吉·德尔皮亚诺·戴维德·德·斯特凡诺·马特奥·德·特兰·乔治·菲利皮·马特奥·福尔特·皮尔马特奥·吉迪·曼努埃尔·拉·贝拉·埃马努埃拉·马夫奇·马尔科·马尔德拉·费德里科·马丁·贝拉斯克斯·安东尼奥·马扎·塞萨尔·穆戈尼·奇亚拉·帕斯切罗·马特奥·彭尼西·安德里亚·桑托罗·亚历山德罗·斯卡尔伊塞·安东尼奥·斯坎塞拉洛伦佐·西比拉·马里奥·西卡安德里亚·西耶纳 安德里亚·塔利亚尼 吉安卢卡·塔尔迪蒂·西蒙
“这本书正是去增长运动最需要的:一本论证充分、以经验为基础的系统转型战略思想和实践汇编。这是一份真正的礼物,不仅送给去增长运动者,也送给所有了解彻底变革必要性的人们。在我们所处的这个充满前所未有挑战的时代,这本书应该成为社会科学和人文学科每一门高等教育课程的必读书籍。” 斯蒂法尼亚·巴尔卡,圣地亚哥德孔波斯特拉大学,《生殖力量——反霸权人类世笔记》作者 “去增长诞生于被毁坏的(有人称之为发达)世界的废墟之中,强烈呼吁走向正义和可持续。这本书将去增长的意识形态基础引向战略和实践,将其与其他运动联系起来,并展示了如果地球生命要再次繁荣,全球北方必须采取的关键道路。” Ashish Kothari,《Pluriverse:后发展词典》合著者
这两个主要的欧洲研发与创新资助计划在资助原则、监管和资格标准方面存在很大差异。一方面,“地平线 2020”计划以单个研发项目的卓越性为基础,不考虑投标人的所在地。国际财团通常会在招标过程中获得合同。另一方面,ERDF 的目标是促进欧洲地区的智能、可持续和包容性增长。除了其他主题目标外,加强研究、技术开发和创新是实现这一目标的一种(重要)手段。资助项目的选择大多是非竞争性的,取决于考虑到该地区发展和结构特征的战略考虑。此外,ERDF 分配是基于地点的(参见 Barca 等人 2012 年、Foray 等人 2009 年)。区域或国家智能专业化战略的设计已成为支持欧盟成员国确定竞争优势和将欧洲研究与开发基金共同资助的研发资源集中在几个战略重点领域的重要工具。
莱切是意大利南部一座历史名城,也是普利亚大区最重要的城市之一,拥有丰富的巴洛克式建筑古迹和建筑群。莱切位于意大利靴子脚后跟处,位于亚得里亚海和爱奥尼亚海之间的“萨兰托”地区。该地区拥有数公里的沿海景观、蓝色的海水环绕的海湾、沙丘和白色的沙滩;它拥有丰富而美味的美食传统,并提供了生动活泼的文化场景。在莱切,您可以漫步穿过这座城市独特的建筑。一些必看的地方是:大教堂广场、圣十字大教堂、罗马圆形剧场、Ex Convitto Palmieri、那不勒斯门和圣比亚焦门。莱切提供许多餐饮选择,距离会议地点仅有几步之遥。Osteria da Angiulino 是品尝萨兰托传统美食的绝佳选择,价格实惠。最好的两家披萨店是 400 Gradi 和 La Gigante,您可以在那里分别找到“那不勒斯”和“萨兰托”风格的披萨。La Barca di Mario 是市中心最好的海鲜餐厅之一。肉食爱好者不能错过 La Locanda del Macellaio,这是莱切最好的传统“braceria”之一,或者 Il Carrettino 是城里最好的汉堡。如果您想吃一顿精致的晚餐,3 Rane 餐厅是一颗隐藏的小宝石。如果您想在深夜小酌,可以去 Quanto Basta 和 Prohibition 喝鸡尾酒,或者去 Cantiere Hambirreria 喝啤酒。这绝不是一份详尽的清单。莱切不断发展,每周都会出现新的值得尝试的地方。不要害怕探索。
Abdalla Maram United Kingdom Accortininti Massimo意大利在Sabti Khalid Kuwait Kuwait Al-Dibhi Hassan Saudi Arabia Almeida Almeida Almeida Almeida Almeida David USA Love Filippo意大利爱Francesca Francesca Francesca Francesca Francesca Francessca Francessa andrea philippines andrea philippines Avci Remzi土耳其AVITABILE TERESIO意大利AWH CARL使用Azzolini Claudio Italy Bacherini daniela Italy Italy badawi Abdawi Abdulrahman Saudi Arabia Bakhoum Mathieu Bakhoum Mathieu Bakri Bakri Sophie J.美国 Bali Bali Ernesto Belgium Bandello Francesco Italy Barak Adiel Israel Barak Yoreh Israel Boat Francesco Italy Barosco Guido Italy Barzelay Aya USA Battaglia Parodi Maurizio Italy Baumal Caroline USA Bechrakis Nikolaos Germany Begovic Emina Bosnia and Herzegovina Behar Cohen Francine France Bernardini Alessandro Italy Berrocal berocal berocal。奥迪纳M.安东尼奥英国坎贝尔·坎贝尔·彼得美国卡普恩·安东尼奥·托马索·托马索·卡普托·卡普托·乔治·乔治·法国法国cardillo piccolino cardillo piccolino felice italy caretti luigi carleti luigi carlevale carlevale carlo carlo carlo carneiro carneiro carneiro carneiro annalga annype
1型糖尿病(T1D)是一种免疫介导的疾病,其特征是胰腺内兰格汉(Langerhans)胰岛中产生胰岛素的B细胞的逐渐丧失(1)。胰岛素短缺导致血糖稳态的危险,这可能导致潜在的威胁生命的急性和慢性并发症(2)。自身免疫性破坏过程的触发器尚不清楚。T1D发病率在全球范围内正在上升,但存在着相当大的国家 - 国家差异,世界上某些地区的患病率远大于其他地区(3)。尚不清楚的原因,但是强烈怀疑遗传因素和环境因素之间的相互作用(4)。尽管T1D护理的进步取得了进步,但这种疾病仍与大量的医学,心理和财务负担有关。此外,低血糖和高血糖是持续存在的潜在威胁生命的并发症(5)。最近,居住在人类肠道的复杂微生物群落等环境变量(例如肠道微生物群)因其在T1D发病机理中的潜在作用而引起了人们的关注。人类的肠道微生物组在生命的第一年发展,其构成与成年人相似(6,7)。肠道微生物组和免疫系统发育的成熟是密切相关的过程(8)。根据Knip及其同事对肠道微生物组和T1D之间关系的研究,患有胰岛自身抗体的儿童更有可能具有更大的细菌/蛋白质比率和较低的Shannon多样性,而Shannon的肠道微生物组的多样性较低(9)。这些机制其他研究表明,具有T1D高风险的儿童具有相当大的菌群菌菌和菌菌(10)菌(10)的积累,并且与自身抗体阳性有关(11)。T1D患者的浓度较低,可产生乳酸和短链脂肪酸(SCFA)(12)。在T1D发作时也可以检测到乳酸杆菌数量减少和双杆菌的数量(13)。已经进行了几种横断面 - 对照调查揭示了T1D患者和健康对照组受试者之间肠道微生物组的差异。t1d儿童的细菌植物具有较大的细菌植物,并且两种主要的双杆菌种类的丰度降低(14)。一方面,Mejı́A-Leo n n和Barca比较了新诊断的T1D患者的肠道微生物组,长期存在T1D持续时间和健康对照的患者。发现新诊断的T1D患者具有较高水平的细菌,而健康的对照组的PREVOTELLA水平较高(15)。另一方面,只有少数研究研究了肠道微生物组在长期T1D中的作用(16)。肠道微生物组可能通过影响肠道通透性和分子模仿并调节先天和适应性免疫系统(17),在T1D发病机理中起关键作用(17)。但是,T1D中的肠道营养不良不仅可能起致病作用。的确,它可能会影响已经患有该疾病的个体的血糖控制。在2型糖尿病患者或健康受试者中进行的研究表明,肠道微生物群可以影响宿主血糖控制的几种提出的分子机制。
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力,引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用,包括材料科学,化学和计算机视觉。*在材料科学中,研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中,已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中,研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括: *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台,使用机器学习的使用来加速这些领域,并在这些领域中发现了各种领域,并在这些领域中发现了各种领域,并在这些领域中表现出了各种挑战,并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法,已应用于药物发现,有机材料设计和虚拟筛选。(2018)。(2020)。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步,研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法(例如K-均值聚类)的使用,以优化批处理贝叶斯优化。此外,为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法,序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan,Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外,研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查,以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上,包括拉斯穆森(Rasmussen)关于机器学习的高斯流程的论文,罗杰斯(Rogers)的扩展连通性指纹,而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展,从而为材料和化学发现提供了更高效,更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子,该分子可用于诸如材料设计之类的应用。(2019)。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外,研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外,研究人员还创建了机器人平台,以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域,研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时,在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言,这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量,从而使新化学品和材料更快,更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步,特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam(1979)的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体,随后发现了日记二元盐(Crivello&Lam,1977)。这些创新为更有效,更精确的材料发展铺平了道路。然而,随着对光刻化学的监管审查,研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed(2019)的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外,对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型,例如密度功能理论,已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品(1984)为该领域奠定了基础,而Barca等人的最新研究。(2020)演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能(AI)的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外,Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。(2017),为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量,我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献:Barca,G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152,154102(2020)。Carrete,J.,Li,W.,Mingo,N.,Wang,S。和Cortarolo,S。通过高通量材料建模,找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4,011019(2014)。Crivello,J。V.和Lam,J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A:Polym。 化学。 17,977–999(1979)。 Crivello,J。V.和Lam,J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10,1307–1315(1977)。 Huang,C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21,9688–9692(2019)。 Minami,H.,Otsuka,S.,Nogi,K。,&Yorimitsu,H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8,579–583(2017)。 Mansouri,K.,Grulke,C.M.,Judson,R.S。和Williams,A。J. Opera模型,用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10,10(2018)。 Ristoski,P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in:proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议(ACM,2020年)。 Runge,E。和Gross,E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52,997(1984)。J. Polym。SCI。 A:Polym。 化学。 17,977–999(1979)。 Crivello,J。V.和Lam,J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10,1307–1315(1977)。 Huang,C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21,9688–9692(2019)。 Minami,H.,Otsuka,S.,Nogi,K。,&Yorimitsu,H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8,579–583(2017)。 Mansouri,K.,Grulke,C.M.,Judson,R.S。和Williams,A。J. 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编辑委员会博士Mustafa Necmiİlhan博士 - 加兹大学 - Özlemçakir博士 - DokuzEylül大学协会。MehmetMerveÖzaydın-AnkaraHacıBayramVeli University Assoc。